Analysis of the applications of the data-driven approach in evaluating the thermal-physical properties of composites

Abstract

This research analyzes the potential and prospects of a data-driven methodology for examining the thermo-physical properties of composite materials. The analysis examines fundamental principles and advanced machine learning approaches utilized in materials science, highlighting their ability to improve the knowledge, optimization, and overall quality of composite materials. This study thoroughly examines the application of neural networks in forecasting thermal characteristics, highlighting its predictive skills and potential to transform the analysis of thermal properties in composite materials. Additionally, the research underscores the growing reliance on big data analytics in addressing complex challenges in material behavior, particularly under variable environmental conditions. A comparison assessment is performed between the data-driven methodology and traditional analytical methodologies, emphasizing the distinct advantages and drawbacks of each. This comparison elucidates how data-driven methodologies can enhance and refine the precision of thermo-physical analysis. The convergence of machine learning and material science is shown to not only facilitate more accurate predictions but also reduce experimentation time and costs. The report also delineates contemporary techniques for measuring and forecasting the thermo-physical properties of composites, emphasizing the advancements in new technologies in recent years. The function of computational tools and computer technology is elaborated upon, especially with the modeling of thermo-physical properties and the simulation of production processes for composite materials.

Це дослідження аналізує потенціал і перспективи використання data-driven підходу для вивчення теплофізичних властивостей композитних матеріалів. Аналіз охоплює основні принципи та сучасні підходи машинного навчання, які використовуються в матеріалознавстві, підкреслюючи їх здатність покращувати розуміння, оптимізацію та загальну якість композитних матеріалів. У дослідженні детально розглядається застосування нейронних мереж для прогнозування теплових характеристик, підкреслюючи їх прогностичні можливості та потенціал для трансформації аналізу теплових властивостей композитних матеріалів. Крім того, дослідження підкреслює зростаючу залежність від big-data аналітики у вирішенні складних проблем у поведінці матеріалів, особливо в змінних умовах навколишнього середовища. Проводиться порівняльна оцінка між data-driven підходом та традиційними аналітичними методами, підкреслюючи чіткі переваги та недоліки кожного. Звіт також окреслює сучасні методи вимірювання та прогнозування теплофізичних властивостей композитів, підкреслюючи досягнення в нових технологіях останніх років. Окремо розглядається роль обчислювальних інструментів і комп’ютерних технологій, особливо в моделюванні теплофізичних властивостей і симуляції виробничих процесів для композитних матеріалів.